原创 6.NLTK之學習文本分類
有監督分類（Supervised Classification） 如果分類的建立基於包含每個輸入的正確標籤的訓練語料，被稱爲有監督分類。其框架圖如下： 性別鑑定（Gender Identification） 以下特徵提取器函數建立一個
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原创 Struts2中的OGNL詳解
首先了解下OGNL的概念： OGNL是Object Graph Navigation Language(對象圖導航語言)，是一種功能強大的表達式語言，它通過簡單一致的語法，可以任意存取對象的屬性或者調用對象的方法，能夠遍歷整個對象的結構圖
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原创 Python字符串之格式規約
整數、浮點數以及字符串的默認格式通常足以滿足要求，但如果要實施更精確的控制，我們就可以通過格式規約來實現。 語法格式： [fill][align][sign][#][0][width][.][.precision][type] 參數
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原创 1.自然語言處理（NLP）與Python
自然語言工具包（NLTK） NLTK 創建於 2001 年，最初是賓州大學計算機與信息科學系計算語言學課程的一部分 。從那以後，在數十名貢獻者的幫助下不斷髮展壯大。如今，它已被幾十所大學的課程所採納 ，並作爲許多研究項目的基礎。NLTK
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原创 5.NLTK之分類和標註詞彙
本章關注的問題： 1. 什麼是lexical categories（詞彙分類），在NLP中如何使用它們？ 2. 什麼樣的Python數據結構適合存儲詞彙與它們的類別？ 3. 如何自動標註文本中詞彙的詞類？ 將詞彙按它們的 詞性
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原创 7.NLTK之從文本提取信息
信息提取（Information Extraction） 下圖顯示了一個簡單的信息提取系統的結構。 首先，使用句子分割器將文檔的原始文本分割成句，使用分詞器將每個句子進一步細分爲詞。接下來，對每個句子進行詞性標註，在下一步，命名實體
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原创 Struts2 訪問web元素
訪問web元素的四種方法：（耦合，依賴注入）、（耦合，非依賴注入）、（非耦合，依賴注入）、（非耦合，非依賴注入） 耦合：可以得到HttpServletResponse，HttpServletRequest，HttpSession等類型對象
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原创 4.NLTK之編寫結構化程序
迴歸基礎 賦值 賦值似乎是最基本的編程概念，不值得單獨討論。不過，也有一些令人吃驚的微妙之處 。思考下面的代碼片段： >>> foo = 'Monty' >>> bar = foo >>> foo = 'Python' >>> bar
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